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论文更新 / THE SIGNAL

面向上一阶段学生的回放实现持续多教师在线蒸馏

Replay for LLM Continual Learning with Multi-Teacher On-Policy Distillation

重要性 5.5 AI 辅助整理

不存快照、向上一阶段学生回放可接近联合多教师蒸馏效果。

资讯摘要

论文提出持续多教师在线策略蒸馏(MOPD)设定:各领域专家依次到达,早期专家在新领域学习时已不可用,顺序蒸馏会导致对早期领域的灾难性遗忘。作者以“从早期阶段保留什么”为切入点,研究向上一阶段学生回放:每阶段用上一阶段学生作为早期领域提示的教师,无需保留早期专家或阶段快照。论文探索回放预算共享或按领域固定、仅蒸馏 token 分布或加入隐状态与注意力等对齐两种设计,并在逻辑、数学、代码、安全、指令遵循五领域基准上实验。作者报告,不存快照的回放能缩小顺序蒸馏与联合 MOPD 的大部分差距,按领域固定回放份额时与用全部快照恢复相当。

要点速读

  1. 论文将持续 MOPD 形式化为保留早期阶段内容的回放问题,回放时以上一阶段学生为教师,不保留早期专家或阶段快照。
  2. 探索两种回放设计:预算在早期领域间共享或按领域固定;回放步骤仅蒸馏 token 分布或加入隐状态、区域池化自注意力分数与价值关系的对齐。
  3. 基于一个 1.5B 学生的公开专家构建逻辑、数学、代码、安全、指令遵循五领域基准,在 14 个基准上实验;作者报告固定每领域回放份额时与全部快照恢复表现相当。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/11/5 08:00:38(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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